WorkerLane MCP Server
WorkerLane
Harness-unabhängige Agent-Kollegen für jede Agent-Laufzeitumgebung. Ein Paket, das Team-Agents, Genehmigungen, Speicher, Traces und Übergabe-Verträge in jede beliebige Harness integriert, die du bereits nutzt.
Teil von Talocode — offene Tools, denen Menschen vertrauen, mit der geballten Power dahinter.
Was es ist
KI-Agents sind großartig darin, Aufgaben auszuführen. Das Schwierige ist alles drumherum: Wer was ausführen darf, was genehmigt wird, was in der letzten Sitzung passiert ist und der Nachweis im Nachhinein. WorkerLane bündelt diese Bausteine in einem einzigen Paket, das mit jeder Agent-Harness funktioniert — ohne Markenbindung an eine Laufzeitumgebung, ohne Parteinahme.
KI-Kollegen — erstelle Agents mit Name und Rolle, stelle Aufgaben in die Warteschlange, schütze destruktive Aktionen durch Genehmigungen
Agent-Mensch-Übergaben — validiere und repariere Schritt-für-Schritt-Payloads gegen Schema-Verträge, damit Läufe nie stillschweigend abweichen
Vollständige Datenaufzeichnung, in deinem Besitz — trace Spans mit Kosten und Status, plus dauerhafter Speicher, der über Sitzungen hinweg besteht. Alles wird lokal in
~/.workerlanegespeichert, es sei denn, du entscheidest dich für den gehosteten PfadFunktioniert mit jeder Harness — stelle das gesamte Bündel als MCP-Tools bereit und verbinde jeden MCP-kompatiblen Agent
Related MCP server: bot-relay-mcp
Warum es existiert
Der Katalog ist umfangreich, aber fragmentiert — Agents, Traces, Speicher, Übergaben werden jeweils separat ausgeliefert. WorkerLane beseitigt den Zusammenbau. Eine Installation, eine Oberfläche, alle Bausteine miteinander verdrahtet. Es ist als Fähigkeitsebene über der Harness positioniert, genau dort, wo sich Werte vermehren.
Installation
npm install -g @talocode/workerlaneoder
pip install talocode-workerlaneKein Büro, keine Laufzeitumgebung, keine Cloud erforderlich. Die lokale Engine läuft vollständig auf deiner Maschine.
Schnellstart (CLI)
# start the MCP server — connect any harness to it
workerlane mcp
# create a coworker
workerlane agent create --name "qa-bot" --role "reviews every PR before merge"
# queue a task, gated behind an approval
workerlane agent run --agent <ID> --task "audit the auth flow" --approve
# save and recall memory across sessions
workerlane memory remember --text "deploy is Fridays, freeze after 4pm" --tags ops,deploy
workerlane memory recall --query "deploy"
# start a trace run
workerlane trace start --name "release-check"Schnellstart (MCP — jede Harness)
{
"mcp": {
"workerlane": {
"type": "local",
"command": ["workerlane", "mcp"]
}
}
}Sobald verbunden, stehen diese Tools jedem MCP-kompatiblen Agent zur Verfügung:
Tool | Funktion |
| Einen Kollegen mit Name + Rolle erstellen |
| Kollegen auflisten |
| Eine Aufgabe in die Warteschlange stellen; |
| Eine ausstehende Ausführung genehmigen/ablehnen (protokolliert) |
| Eine Ausführung mit ihrem Ergebnis abschließen |
| Ausführungen auflisten, nach Status filtern |
| Schritt-Ausgabe gegen einen Schema-Vertrag validieren |
| Validieren + leicht reparieren (Extras entfernen, Typen umwandeln) |
| Einen Trace-Lauf starten |
| Einen Span aufzeichnen (llm/tool/retrieval/handoff) mit Status + Kosten |
| Einen Lauf abschließen → Beleg |
| Trace-Läufe auflisten |
| Eine Erinnerung speichern |
| Relevante Erinnerungen abrufen |
| Gespeicherte Erinnerungen auflisten |
SDK
import { createAgent, createAgentRun, approveAgentRun, validateHandoff, remember, recall, createTraceRun, startTraceSpan } from '@talocode/workerlane'
const bot = createAgent({ name: 'qa-bot', role: 'reviews every PR before merge' })
const run = createAgentRun({ agentId: bot.id, task: 'audit the auth flow', requireApproval: true })
// → a human approves it before it runs
approveAgentRun(run.id, true)
const r = validateHandoff({
value: { intent: 'ship', confidence: 0.9 },
schema: { type: 'object', required: ['intent', 'confidence'], properties: { intent: { type: 'string' }, confidence: { type: 'number' } } },
})
remember('deploy is Fridays, freeze after 4pm', ['ops', 'deploy'])
const facts = recall('deploy')
const trace = createTraceRun('release-check')
const span = startTraceSpan(trace.id, 'verify', 'tool')Daten & Eigentum
Alles ist lokal-first. Der Zustand liegt in
~/.workerlane(überschreibbar mitWORKERLANE_DIR).agents.json— Agent-Registry + Prüfpfad der Ausführungen mit Genehmigungsentscheidungenmemory.json— dauerhafter Speichertraces.json— Span-Belege mit Kosten + StatusExportiere oder lösche diese Dateien jederzeit — die Daten gehören dir.
Gehosteter Pfad
Für Teams, die verwaltete Power wünschen, ist WorkerLane auf Talocode Cloud unter /v1/workerlane/* mit Stacklane-Abrechnung verfügbar. Die lokale Engine ist immer kostenlos.
Aktion | Credits (gehostet) |
| 3 |
| 1 |
| 2 / 4 |
| 1 / 1 / 2 |
| 4 / 2 |
Verwandte Pakete
@talocode/worklane·pip install talocode-worklane@talocode/memorylane·pip install talocode-memorylane@talocode/handofflane@talocode/tracelane@talocode/agent-browser(gehostete Computer-Nutzung)
Talocode-Ökosystem
Produkt | Repo |
WorkerLane (dieses Paket) | |
Reasoning, Schreiben, Programmieren | |
Arbeitsautomatisierung | |
Dauerhafter Agent-Speicher | |
Schritt-für-Schritt-Schema-Verträge | |
Lauf-Tracing + Belege | |
Richtlinien-Tore | |
Tor-Durchsetzung | |
Browser-Automatisierung für Agents | |
Bildschirm-Automatisierung | |
Suchfunktion | |
X-Suche | |
Bürodokumente für Agents | |
Datenanalyse | |
Videoerstellung | |
Handel | |
Programmier-Agent | |
Cloud-Steuerungsebene |
Mehr: github.com/talocode · talocode.site · docs.talocode.site
Lizenz
MIT © Talocode
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Maintenance
Resources
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